Shifting Preferences for Primate Faces in Neurotypical Infants and Infants Later Diagnosed With ASD
Notice bibliographique
Résumé
Infants look at others' faces to gather social information. Newborns look equally at human and monkey faces but prefer human faces by 1 month, helping them learn to communicate and interact with others. Infants later diagnosed with autism spectrum disorder (ASD) look at human faces less than neurotypical infants, which may underlie some deficits in social-communication later in life. Here, we asked whether infants later diagnosed with ASD differ in their preferences for both human and nonhuman primate faces compared to neurotypical infants over their first 2 years of life. We compare infants' relative looking times to human or monkey faces paired with nonface controls (Experiment 1) and infants' total looking times to pairs of human and monkey faces (Experiment 2). Across two experiments, we find that between 6 and 18 months, infants later diagnosed with ASD show a greater downturn (decrease after an initial increase) in looking at both primate faces than neurotypical infants. A decrease in attention to primate faces may partly underlie the social-communicative difficulties in children with ASD and could reveal how early perceptual experiences with faces affect development. Autism Res 2019, 12: 249-262 © 2018 International Society for Autism Research, Wiley Periodicals, Inc. LAY SUMMARY: Looking at faces helps infants learn to interact with others. Infants look equally at human and monkey faces at birth but prefer human faces by 1 month. Infants later diagnosed with ASD who show deficits in social-communication look at human faces less than neurotypical infants. We find that a downturn (decline after an initial increase) in attention to both human and monkey faces between 6 and 18 months may partly underlie the social-communicative difficulties in children with ASD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».